La predicción de las tasas de encarcelamiento como proceso estocástico. Un análisis de series temporales con datos de España
DOI:
https://doi.org/10.30827/rec.4.33223Palabras clave:
Tasas de encarcelamiento, ARIMA, Pronóstico, Análisis de series temporalesResumen
La predicción es una actividad legítima en Criminología. En particular, existe una tradición de previsión de tasas de encarcelamiento. En este trabajo se revisan los pronósticos más recientes llevados a cabo sobre tasas de encarcelamiento y, en contraste con los trabajos previos, se propone entenderlas como procesos estocásticos. En particular, se trata de modelizar la evolución de las tasas para el período 1971-2020 mediante un enfoque ARIMA univariante, de naturaleza cuantitativa y objetiva que permite proyecciones precisas. Se ofrecen a continuación varios pronósticos para los años 2021-2023 que capitalizan estos análisis previos, así como técnicas de suavizado exponencial y Holt-Winters. Una idea fundamental es ofrecer una investigación y un enfoque tan parsimonioso como sea posible en línea con que estas aproximaciones a veces superan a otras más sofisticadas basadas en cuantiosas ecuaciones. Al mismo tiempo se debate sobre el uso que se puede dar en el presente momento a estos pronósticos, que no se espera que «acierten» en sus cálculos, pero sí que sirvan de apoyo a expertos que cuenten con información relevante no incluida en los modelos. Se confía en que avances en los correlatos y quizá en las causas de las tasas de encarcelamiento en España en el futuro permitan modelos más sofisticados y útiles. Se advierten las limitaciones, en particular derivadas de las dificultades técnicas de los análisis de series temporales.
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